戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效率研究
——來自京津冀區(qū)域237家上市公司的實(shí)證

■陳小榮，韓景旺，任愛華，孫忠艷

一、引言與文獻(xiàn)綜述

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)代表著新一輪產(chǎn)業(yè)變革和科技革命的方向，是推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的重要支柱產(chǎn)業(yè)。2016年出臺(tái)的《“十三五”國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中強(qiáng)調(diào)要把戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)擺在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展更加突出的位置，大力構(gòu)建現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)新體系，標(biāo)志著我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)新一輪培育的序幕已經(jīng)拉開。

京津冀區(qū)域作為我國(guó)重點(diǎn)建設(shè)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)圈之一，在政府和市場(chǎng)的雙重推動(dòng)下，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)規(guī)模迅速增長(zhǎng)。金融作為發(fā)展經(jīng)濟(jì)、革新技術(shù)的重要杠桿，是新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要支撐，在其發(fā)展進(jìn)程中起著核心支持作用。為支持引導(dǎo)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，京津冀三地政府相繼出臺(tái)相關(guān)政策，積極引導(dǎo)金融資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)，從財(cái)政補(bǔ)助、稅收優(yōu)惠和金融服務(wù)等方面為創(chuàng)新主體科技研發(fā)、改進(jìn)及成果轉(zhuǎn)化提供金融支持。但是，許多創(chuàng)新主體存在重投入輕效率等問題，導(dǎo)致其創(chuàng)新活動(dòng)和金融資源配置效率較低，不利于京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的健康持續(xù)發(fā)展。因此，測(cè)度京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率并厘清影響因素對(duì)其實(shí)現(xiàn)金融資源的合理配置，提高金融效率至關(guān)重要。

目前國(guó)內(nèi)外對(duì)金融支持效率的研究分為理論和實(shí)證兩方面。國(guó)外研究大多側(cè)重于實(shí)證研究，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)集中于金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的作用機(jī)理和支持模式研究的理論研究。

國(guó)外實(shí)證研究方面，Berger&Humphrey（1991）、Berger（1993）和Aigner&Schmidt（1977）分別使用參數(shù)分析法中的厚前沿分析方法（TFA）、自由分析方法（DFA）和前沿分析法（SFA）對(duì)金融效率進(jìn)行測(cè)度和分析，Haslem（1999）通過對(duì)比銀行業(yè)的實(shí)際投入產(chǎn)出情況差異，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）對(duì)其金融效率進(jìn)行測(cè)度，而Simplice（2012）基于世界多國(guó)金融業(yè)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA），測(cè)度分析其金融效率，并分析論證金融效率影響因素，提出提高金融效率的建議。

國(guó)內(nèi)學(xué)者主要是基于金融發(fā)展理論，對(duì)金融效率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行研究。王廣謙（1997）通過實(shí)證分析得出經(jīng)濟(jì)貨幣化中金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)際貢獻(xiàn)比率達(dá)20%。王振山（2000）基于金融資源理論，通過一般均衡的分析方法提出衡量金融效率的帕累托最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)。白欽先（2001）認(rèn)為金融效率是金融資源在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與金融系統(tǒng)及金融系統(tǒng)的內(nèi)部子系統(tǒng)之間配置的協(xié)調(diào)度，提出金融發(fā)展應(yīng)聚焦于金融效率的提高。楊龍（2011）通過SBM模型分析發(fā)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與金融效率呈倒U型關(guān)系?；羧A云（2012）、馬軍偉（2013）、熊正德（2014）、羅謹(jǐn)（2015）和鄭劍鋒（2016）相繼采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）或其變型，對(duì)我國(guó)各省區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)進(jìn)行金融效率測(cè)算分析，并運(yùn)用Tobit、Logit等模型定量分析其環(huán)境影響因素。李雪松和王沖（2019）基于2004—2015年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了金融與實(shí)體產(chǎn)業(yè)部門發(fā)展效率之間的關(guān)系。

綜上，國(guó)內(nèi)外對(duì)金融支持效率的研究較為豐富。在定性分析上，均認(rèn)為金融體系能有效支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展；在定量分析上多采用DEA模型進(jìn)行效率測(cè)度，采用Tobit或Logit模型進(jìn)行影響因素分析。在借鑒已有研究方法的基礎(chǔ)上，筆者做了以下改進(jìn)：首先，在DEA模型中，選擇以產(chǎn)出為導(dǎo)向的BCC模型對(duì)京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持綜合效率進(jìn)行測(cè)度，再利用Malmquist指數(shù)進(jìn)行效率分解，以保證效率評(píng)測(cè)的全面性和可信度。其次，以往研究在指標(biāo)選取上，大多考慮銀行借款和股票融資作為投入指標(biāo)，忽視了票據(jù)市場(chǎng)融資、企業(yè)信用及政府補(bǔ)助等資金投入，因此在原有基礎(chǔ)上增加了商業(yè)信用率、內(nèi)部資金支持率、政府補(bǔ)助率等投入指標(biāo)，更能全面衡量經(jīng)濟(jì)變量。另外，現(xiàn)有文獻(xiàn)多側(cè)重于地區(qū)金融效率或產(chǎn)業(yè)的金融效率的單方面分析，筆者不僅測(cè)度了京津冀三地的金融效率，而且對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)子產(chǎn)業(yè)的金融效率進(jìn)行測(cè)評(píng)和綜合評(píng)價(jià)。

二、實(shí)證分析

（一）指標(biāo)選取

根據(jù)京津冀三地公布新興產(chǎn)業(yè)劃分目錄和省內(nèi)上市公司目錄，共250家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司，剔除了指標(biāo)異常的上市公司，選取237家公司2014—2018年年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)為樣本進(jìn)行實(shí)證分析。所選指標(biāo)體系主要包括投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)兩部分。在投入指標(biāo)選取上，大多文獻(xiàn)依據(jù)資本結(jié)構(gòu)理論從債權(quán)和股權(quán)融資角度，選取金融機(jī)構(gòu)借款率和股權(quán)融資率衡量戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融投入。金融機(jī)構(gòu)借款率代表銀行資金投入，該指標(biāo)越大，說明銀行對(duì)企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)支持越大；股權(quán)融資率代表股票市場(chǎng)資金投入，該指標(biāo)越大，說明股票市場(chǎng)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)支持越大。

然而，隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的日益完善，我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資呈現(xiàn)多樣化發(fā)展，融資方式不再限于銀行借款和股票融資，新興融資渠道主要有以下四類。首先，是企業(yè)債券融資。2015年，國(guó)家發(fā)改委印發(fā)《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)專項(xiàng)債券發(fā)行指引》以加大債券融資對(duì)戰(zhàn)略性新型產(chǎn)業(yè)的金融支持，且債券融資具備的稅盾優(yōu)勢(shì)也使得企業(yè)更青睞通過發(fā)行債券渠徑獲取所需資金，債券融資在企業(yè)融資中愈發(fā)重要。其次，是企業(yè)的商業(yè)信用融資。目前我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)以中小企業(yè)為主，仍存在貸款難問題，而商業(yè)信用多以預(yù)收貨款和應(yīng)付賬款形式為企業(yè)提供流動(dòng)資金支持，具有成本低、易獲取的特點(diǎn)，已成為中小企業(yè)的重要融資方式。再次，是企業(yè)未分配利潤(rùn)融資。隨著企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的改善，其經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)不斷積累集聚，而企業(yè)多將其投入再生產(chǎn)，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。最后，是政府財(cái)政補(bǔ)助?；趹?zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)投入大、風(fēng)險(xiǎn)高發(fā)展特點(diǎn)，我國(guó)政府多通過直接投資或補(bǔ)貼的形式激勵(lì)其進(jìn)行技術(shù)研發(fā)，彌補(bǔ)企業(yè)由于研發(fā)外部性所造成的損失。因此，借鑒已有研究指標(biāo)選擇標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，綜合考慮以上因素，在投入指標(biāo)中增加“應(yīng)付債券率、商業(yè)信用率、內(nèi)部資金支持率和政府補(bǔ)助率”4個(gè)指標(biāo)，以便能更全面地衡量經(jīng)濟(jì)變量。

其中，應(yīng)付債券率代表債券市場(chǎng)的資金投入，該指標(biāo)越大，說明債券市場(chǎng)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)支持越大；商業(yè)信用率代表企業(yè)商業(yè)信用投入，該指標(biāo)越大，說明企業(yè)商業(yè)信用融資越強(qiáng)，對(duì)企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)支持越大；內(nèi)部資金支持率代表企業(yè)經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)投入，該指標(biāo)越強(qiáng)，說明企業(yè)經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)支持越大；政府補(bǔ)助率代表政府對(duì)企業(yè)的資金補(bǔ)助，該指標(biāo)越大，說明政府對(duì)企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的支持越大。

在產(chǎn)出指標(biāo)選取上，借鑒馬軍偉（2013）產(chǎn)出指標(biāo)選取的辦法，選取每股收益同比增長(zhǎng)率、歸屬母公司股東的凈利潤(rùn)同比增長(zhǎng)率和營(yíng)業(yè)收入同比增長(zhǎng)率作為產(chǎn)出指標(biāo)。其中，每股收益同比增長(zhǎng)率代表企業(yè)的成長(zhǎng)能力，該指標(biāo)越大，說明企業(yè)的成長(zhǎng)能力越強(qiáng)；歸屬母公司股東的凈利潤(rùn)同比增長(zhǎng)率代表企業(yè)的盈利能力，該指標(biāo)越大，說明企業(yè)的盈利能力越強(qiáng)；營(yíng)業(yè)收入同比增長(zhǎng)率代表企業(yè)的發(fā)展能力，該指標(biāo)越大，說明企業(yè)的發(fā)展能力越強(qiáng)。

表1 投入產(chǎn)出變量指標(biāo)體系

以京津冀237家上市公司2014—2018年短期借款、長(zhǎng)期借款、股本、應(yīng)付債券、盈余公積、每股收益、凈利潤(rùn)等原始數(shù)據(jù)為實(shí)證研究樣本，構(gòu)建戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出變量指標(biāo)體系。數(shù)據(jù)主要來源于上市公司公開的年度報(bào)表Wind上市公司數(shù)據(jù)庫(kù)以及新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)站，采用DEAP.2分析軟件運(yùn)算DEA模型。具體指標(biāo)體系如表1所示。

（二）實(shí)證結(jié)果分析

采用DEA模型對(duì)京津冀區(qū)域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率進(jìn)行實(shí)證分析，通過產(chǎn)出導(dǎo)向的BCC模型測(cè)度戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率值，DEAMalmquist模型測(cè)度金融支持動(dòng)態(tài)效率的變化。

首先，利用DEAP.2分析軟件，從資本-產(chǎn)出的角度，分別測(cè)度京津冀三地戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司的DEA金融支持效率和Malmquist指數(shù)，測(cè)度結(jié)果如下：

1.DEA效率值分析

（1）分地區(qū)分析。綜合技術(shù)效率主要考察金融體系的支持是否實(shí)現(xiàn)了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融資源優(yōu)化配置。由表2可知，京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持的綜合效率值均小于1，處于非效率狀態(tài)，表明其金融支持效率發(fā)展尚未達(dá)到既定投入下最大產(chǎn)量或既定產(chǎn)出下投入最小的最優(yōu)狀態(tài)、實(shí)現(xiàn)金融資源的優(yōu)化配置。但北京的綜合效率均值在2018年達(dá)0.902，天津的綜合效率均值分別在2014年和2017年達(dá)0.925和0.969，河北的綜合效率均值分別在2014和2015年達(dá)0.929和0.911，均高于0.9，處于相對(duì)有效狀態(tài)。

表2 京津冀三地戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率平均值

將綜合效率進(jìn)行分解得純技術(shù)效率、規(guī)模效率，分別表示戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)受金融系統(tǒng)管理水平和技術(shù)等因素影響的生產(chǎn)效率、產(chǎn)業(yè)受金融體系規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率。從表2可知，京津冀區(qū)域的純技術(shù)效率和規(guī)模效率均較低，但京津冀三地的純技術(shù)效率均較高，大多高于0.9，處于相對(duì)有效狀態(tài)，這說明2014年以來，三地金融體系的管理、技術(shù)水平和機(jī)制運(yùn)營(yíng)效率較高，較好的支持了其戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。但在規(guī)模效率上，天津和河北的規(guī)模效率均值均大于0.95，而北京卻均低于0.9，處于非有效狀態(tài)，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融資源尚未發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

表3 京津冀三地戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)子產(chǎn)業(yè)金融支持效率平均值

（2）分產(chǎn)業(yè)分析。從表3可知，京津冀七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司的綜合支持效率均值，除新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)外，均大于0.9，處于相對(duì)有效狀態(tài)，且新能源汽車產(chǎn)業(yè)和節(jié)能環(huán)保業(yè)分別在2015年和2017年達(dá)到1，實(shí)現(xiàn)金融支持有效。而從綜合效率的分解看，三地戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)子產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率均大于0.9。其中新能源汽車產(chǎn)業(yè)、新能源產(chǎn)業(yè)、節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率均在0.99以上，金融系統(tǒng)的技術(shù)和管理運(yùn)行有效地支持了其發(fā)展。但三地子產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效率仍較低，其中新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、新材料產(chǎn)業(yè)和生物產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效率均在0.9左右，其金融資源未實(shí)現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)，這也是導(dǎo)致其金融支持綜合效率較低的原因。

2.Malmquist指數(shù)分析

（1）地區(qū)分析。Malmquist指數(shù)綜合反映了金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的整體動(dòng)態(tài)效率。由表4可知，自2014—2018年，京津冀區(qū)域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的均值在0.9左右，小于1。表明其生產(chǎn)效率呈下降趨勢(shì)，但河北的全要素生產(chǎn)效率變動(dòng)在2014—2016年均大于1，生產(chǎn)效率上升。從全要素生產(chǎn)率變動(dòng)分解看，2017—2018年三地的技術(shù)效率變動(dòng)均大于1，即三地戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)接近生產(chǎn)前沿面，技術(shù)效率有所改善。而2014年以來三地的技術(shù)變動(dòng)均值小于1，與全要素生產(chǎn)率變動(dòng)趨同，說明技術(shù)水平更新不及時(shí)是戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率下降的主要原因。

表4 京津冀三地戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)MPI均值

（2）產(chǎn)業(yè)分析。由表5可知，京津冀區(qū)域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)七大子產(chǎn)業(yè)的整體動(dòng)態(tài)效率有所差異，其中，高端裝備制造產(chǎn)業(yè)、新能源汽車產(chǎn)業(yè)和新能源產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)變動(dòng)均小于1，說明其生產(chǎn)效率呈下降趨勢(shì)。而新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、新材料產(chǎn)業(yè)、生物產(chǎn)業(yè)和節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)變動(dòng)均大于1，說明其生產(chǎn)效率呈上升趨勢(shì)。從全要素生產(chǎn)率變動(dòng)分解看，京津冀三地戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)子產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率變動(dòng)呈增長(zhǎng)趨勢(shì)且到2018年均大于1，說明京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的技術(shù)利用效率加速提升，技術(shù)應(yīng)用情況改善。但高端裝備制造產(chǎn)業(yè)、新能源汽車產(chǎn)業(yè)和新能源產(chǎn)業(yè)的技術(shù)變動(dòng)值卻大多小于1或無法測(cè)算，技術(shù)更新遲緩遏制了其整體動(dòng)態(tài)效率的提高。

表5 京津冀三地戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)子產(chǎn)業(yè)MPI均值

三、影響因素分析

（一）指標(biāo)選取

綜合考慮影響京津冀三地戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率的影響因素，將綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率作為被解釋變量，將解釋變量分為財(cái)務(wù)指標(biāo)、治理變量及控制變量三類指標(biāo)。在財(cái)務(wù)指標(biāo)選取上，分別選擇金融機(jī)構(gòu)借款率、應(yīng)付債券率、股權(quán)融資率、商業(yè)信用率、內(nèi)部資金支持率和財(cái)政補(bǔ)貼率代表商業(yè)銀行、債券市場(chǎng)、股票市場(chǎng)、企業(yè)商業(yè)信用、企業(yè)內(nèi)部資金及政府等對(duì)企業(yè)生產(chǎn)效率的金融支持，以分析不同金融投入對(duì)企業(yè)金融支持效率的作用；治理變量以少數(shù)股東權(quán)益代表，分析公司治理結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)金融支持效率的作用；因企業(yè)成立年數(shù)、所在地及所有制形式對(duì)企業(yè)的金融支持效率也存在影響，一般認(rèn)為，成立年數(shù)越長(zhǎng)、所在地經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，企業(yè)的金融配置效率就越高，而股份制企業(yè)的金融效率也通常高于國(guó)有企業(yè)，因此將公司成立年數(shù)、所在地（北京設(shè)置為1，天津、河北為0）和所有制形式（國(guó)有設(shè)置為1，其余為0）設(shè)置為控制變量。

（二）模型選擇

Tobit模型為因變量滿足某種約束條件下的取值模型，若自變量Yi是介于0～1之間的截尾數(shù)據(jù)，且Yi與自變量Xi有關(guān)，則可用其進(jìn)行影響因素分析。因前文DEA模型測(cè)算的金融支持效率有所缺失，所以選用Tobit模型研究金融投入要素對(duì)京津冀地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效率的影響。Tobit模型由兩部分組成，一是表示約束條件的選擇方程模型，二是滿足約束條件的某連續(xù)變量方程模型，建立的Tobit模型如下：

（三）實(shí)證結(jié)果分析

回歸結(jié)果如表6所示。金融機(jī)構(gòu)借款率對(duì)綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的系數(shù)均為正，且統(tǒng)計(jì)顯著，這說明銀行借款和債券融資對(duì)京津冀三地的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的資源配置效率具有促進(jìn)作用，銀行借款作為新興企業(yè)融資的傳統(tǒng)渠道，其貸款利率較高，銀行借款規(guī)模過大會(huì)促使企業(yè)加快技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)技術(shù)成果實(shí)體化，節(jié)約時(shí)間成本，對(duì)企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模也是主要助力，利于其規(guī)模效率提高。其次，應(yīng)付債券率對(duì)三者的系數(shù)也為正，但統(tǒng)計(jì)并不顯著，這說明了債券尤其是短期融資劵和中期票據(jù)等債券產(chǎn)品能為戰(zhàn)略性新興企業(yè)提供低成本、高效率的資金來源，推動(dòng)其技術(shù)創(chuàng)新，但也不能忽略企業(yè)債券發(fā)行過多可能導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)的提高，若債券發(fā)行規(guī)模超出企業(yè)的債券管理能力，則可能導(dǎo)致企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)。此外，公司成立年數(shù)和少數(shù)股東權(quán)益對(duì)三者的貢獻(xiàn)程度也為正，這說明公司成立越久，可能積累更多的金融、技術(shù)專利和專業(yè)性人才資源，建立較好的商譽(yù)，對(duì)企業(yè)獲得金融支持更有利，更具規(guī)模效率。而少數(shù)股東權(quán)益越大，說明公司中小股東越多，可利用的公眾資金就越多，合理聚集并利用中小股東閑置資金利于企業(yè)的金融支持效率的提高。

表6 Tobit回歸擬合結(jié)果

股權(quán)融資率、商業(yè)信用率、內(nèi)部資金支持率和財(cái)政補(bǔ)貼率等財(cái)務(wù)類指標(biāo)對(duì)綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的貢獻(xiàn)程度均為負(fù)，且除財(cái)政補(bǔ)貼率外，均統(tǒng)計(jì)顯著。這說明應(yīng)付票據(jù)、內(nèi)部資金和商業(yè)信用規(guī)模越大，公司金融管理風(fēng)險(xiǎn)越大，低息使其缺乏采用新技術(shù)的動(dòng)力，以致純技術(shù)效率較低。此外，因京津冀戰(zhàn)略性新興企業(yè)多為中小科技企業(yè)，上市公司的股票、商業(yè)信用數(shù)額和經(jīng)營(yíng)盈利積累規(guī)模較小，因此尚未實(shí)現(xiàn)規(guī)模效率。目前，政府對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的政策性金融支持主要有財(cái)政補(bǔ)助、貼息，雖在一定程度上緩解戰(zhàn)略性新興企業(yè)的資金需求，但因新興企業(yè)發(fā)展前期投入大、回報(bào)率低，仍存在較大資金缺口。

公司所在地對(duì)綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的貢獻(xiàn)程度均為正，且統(tǒng)計(jì)顯著，這是由于北京作為首都，具有虹吸效應(yīng)，會(huì)聚集大量的金融和人才資源，企業(yè)可有效配置資源進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，具有較高的綜合效率和規(guī)模效率。但公司所有制對(duì)綜合效率和純技術(shù)效率的系數(shù)顯著為負(fù)，這是由于國(guó)有企業(yè)一般激勵(lì)機(jī)制并不完善，生產(chǎn)效率與私有企業(yè)相比較低，從而綜合效率和純技術(shù)效率也較低；而對(duì)規(guī)模效率的系數(shù)顯著為正，這是由于國(guó)有企業(yè)一般是大型企業(yè)，易通過銀行、股市獲得金融資源，具有較高的規(guī)模效率。

四、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

通過Tobit回歸模型測(cè)度結(jié)果可知：

第一，銀行借款率對(duì)京津冀三地的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的系數(shù)分別為0.28、0.19、0.09，且統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯著。這說明銀行信貸和債券融資對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的資源配置效率具有促進(jìn)作用。自2010年以來，我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)銀行貸款金額逐年遞增，由2010年的129871.40億元上升至230580.54億元，增長(zhǎng)78%，而銀行貸款的利率較高，其規(guī)模過大會(huì)促使企業(yè)加快技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)技術(shù)成果實(shí)體化，節(jié)約時(shí)間成本，同時(shí)銀行信貸也是企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模的主要資金來源，因此貸款規(guī)模的擴(kuò)大有利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率的提高。而應(yīng)付債券率對(duì)京津冀三地的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的系數(shù)分別為0.08、0.09、0.13，但統(tǒng)計(jì)結(jié)果均大于0.1，未通過檢驗(yàn)。雖我國(guó)債券融資規(guī)模不斷擴(kuò)大，債券產(chǎn)品能為戰(zhàn)略性新興企業(yè)提供低成本、高效率的資金來源，推動(dòng)其技術(shù)創(chuàng)新，但企業(yè)債券發(fā)行過多可能導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)，引發(fā)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)。

第二，股權(quán)融資、商業(yè)信用和內(nèi)部資金支持對(duì)京津冀區(qū)域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的系數(shù)均小于0，且統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯著。說明股票融資、內(nèi)部資金和商業(yè)信用規(guī)模越大，越不利于京津冀區(qū)域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融資源配置。股票融資、商業(yè)信用及內(nèi)部資金的低息特征使新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)缺乏采用新技術(shù)的動(dòng)力，以致純技術(shù)效率較低。此外，大型企業(yè)和上市公司往往具有較高的商業(yè)信用和營(yíng)業(yè)收入，而京津冀戰(zhàn)略性新興企業(yè)多為中小科技企業(yè)，上市公司數(shù)量較少，因此其資本市場(chǎng)融資、商業(yè)信用數(shù)額和經(jīng)營(yíng)盈利積累規(guī)模較小，尚未實(shí)現(xiàn)規(guī)模效率。財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)京津冀區(qū)域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的系數(shù)遠(yuǎn)小于0，但統(tǒng)計(jì)并不顯著，說明京津冀三地政府對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的政策性金融支持雖在一定程度上緩解戰(zhàn)略性新興企業(yè)的資金需求，但因新興企業(yè)發(fā)展前期投入大、回報(bào)率低，仍存在較大資金缺口，無法有效促進(jìn)其金融資源配置。

第三，針對(duì)控制變量，公司成立年數(shù)和公司所在地對(duì)京津冀區(qū)域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的系數(shù)為正，說明公司成立越久，可能積累更多的金融、技術(shù)專利和專業(yè)性人才資源，建立較好的商譽(yù)，對(duì)企業(yè)獲得金融支持更有利，更具規(guī)模效率，而良好的地理位置能夠聚集大量的金融、人才資源，使得企業(yè)可有效配置資源進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，具有較高的綜合效率和規(guī)模效率。而公司所有制對(duì)綜合效率和純技術(shù)效率的系數(shù)顯著為負(fù)，這是由于國(guó)有企業(yè)一般激勵(lì)機(jī)制并不完善，技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)力及效率不強(qiáng)，與私有企業(yè)相比，對(duì)生產(chǎn)效率和技術(shù)效率的促進(jìn)作用較弱，但公司所有制對(duì)規(guī)模效率的系數(shù)顯著為正，這是由于國(guó)有企業(yè)一般是大型企業(yè)，易通過銀行、股市獲得金融資源，從而有效實(shí)現(xiàn)金融資源的規(guī)模效用。

（二）政策建議

1.加大政策性金融扶持力度

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)作為我國(guó)重點(diǎn)發(fā)展產(chǎn)業(yè)，是實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵，應(yīng)該大力支持該產(chǎn)業(yè)的重點(diǎn)項(xiàng)目建設(shè)，貫徹落實(shí)各項(xiàng)政策，加大政策性金融扶持力度。首先，應(yīng)發(fā)揮政府的引導(dǎo)作用，通過設(shè)立地方性政府產(chǎn)業(yè)基金，引導(dǎo)社會(huì)閑置資金投入，促進(jìn)科技型中小企業(yè)發(fā)展。其次，政府應(yīng)制定標(biāo)準(zhǔn)合理篩選戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)培育項(xiàng)目，通過財(cái)政的直接投資、財(cái)政補(bǔ)貼貸款擔(dān)保和貸款貼息等方式加大對(duì)重點(diǎn)項(xiàng)目及企業(yè)的補(bǔ)助。例如，設(shè)立京津冀區(qū)域統(tǒng)一的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)信息平臺(tái)，便于企業(yè)間進(jìn)行交流合作，銀行等信貸機(jī)構(gòu)根據(jù)企業(yè)發(fā)展提供資金支持。此外，政府應(yīng)制定實(shí)施更多的優(yōu)惠政策，對(duì)特定行業(yè)實(shí)行稅前扣除、特定準(zhǔn)備金、延遲納稅和出口退稅等稅收優(yōu)惠，鼓勵(lì)企業(yè)引入準(zhǔn)備金制度，按營(yíng)業(yè)收益一定比例設(shè)置準(zhǔn)備金用于科技研發(fā)，以激發(fā)新興產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新積極性，提高競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展。

2.加快金融創(chuàng)新，完善信貸產(chǎn)品及服務(wù)

銀行借款作為企業(yè)主要融資渠道，對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的資源配置效率具有促進(jìn)作用，但銀行對(duì)新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)的融資規(guī)模受抵押擔(dān)保的限制仍較低。首先，應(yīng)發(fā)揮政策性銀行的金融支持作用，開展與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)相關(guān)的金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新，為其提供信貸利率較低、周期長(zhǎng)的資金支持。其次，商業(yè)銀行應(yīng)針對(duì)不同發(fā)展階段和不同地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)，進(jìn)行未來收益抵押和科技專利等知識(shí)產(chǎn)權(quán)類質(zhì)押及產(chǎn)業(yè)鏈融資等信貸產(chǎn)品及服務(wù)創(chuàng)新，為其提供多樣化融資途徑。此外，設(shè)立科技支行也是為高科技企業(yè)提供融資服務(wù)的重要途徑，可與風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)建立合作機(jī)制，增強(qiáng)信息對(duì)稱性，靈活采用保證、抵押等擔(dān)保組合方式，為科技型企業(yè)貸款建立專門業(yè)務(wù)流程，提高貸款效率。

3.構(gòu)建多元化的資本市場(chǎng)體系

隨著我國(guó)資本市場(chǎng)的發(fā)展，債券、股票日益成為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的重要融資渠道，因此建立多元化的資本市場(chǎng)體系，為新興產(chǎn)業(yè)提供金融支持是必然趨勢(shì)。以京津冀為例，京津冀三地尤其是河北的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司數(shù)量較少，主板市場(chǎng)無法為多數(shù)企業(yè)提供有效融資途徑。因此，應(yīng)大力推進(jìn)以“新三板”為基礎(chǔ)的場(chǎng)外交易市場(chǎng)，完善中小板、創(chuàng)業(yè)板運(yùn)行機(jī)制，為京津冀三地科技型中小企業(yè)提供直接融資途徑。此外，可針對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)子產(chǎn)業(yè)的發(fā)展特點(diǎn)提供差異性的金融支持，對(duì)于節(jié)能環(huán)保、新能源汽車和新能源產(chǎn)業(yè)等新興產(chǎn)業(yè)，需發(fā)揮地方政府產(chǎn)業(yè)基金的引導(dǎo)作用，引導(dǎo)社會(huì)資金投入；而生物醫(yī)藥和新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)，因其高風(fēng)險(xiǎn)高收益特征，融資途徑初期需以天使投資和風(fēng)險(xiǎn)基金為主，中后期則以股票和債券為主。

4.提高企業(yè)自身資金管理水平及盈利能力

從企業(yè)自身角度出發(fā)，應(yīng)提高盈利能力，以資本積累支持生產(chǎn)研發(fā)，擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)規(guī)模。首先，企業(yè)應(yīng)提高內(nèi)部資金管理水平，完善企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)和人才管理機(jī)制，優(yōu)化企業(yè)組織和管理方式，從而提高資金配置效率。其次，企業(yè)應(yīng)加大對(duì)高素質(zhì)技術(shù)人才引入，在借鑒國(guó)際先進(jìn)技術(shù)下，積極研發(fā)核心技術(shù)，提高公司純技術(shù)效率。同時(shí)，加快技術(shù)成果轉(zhuǎn)化，及時(shí)推出迎合市場(chǎng)需求的多樣化產(chǎn)品，擴(kuò)大銷售，提高盈利能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)從利潤(rùn)積累到研發(fā)投入到技術(shù)轉(zhuǎn)化到利潤(rùn)擴(kuò)大的良性循環(huán)。